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网关架构

OpenClaw 的核心是一个运行在本地的消息路由网关,将外部聊天频道、AI 模型和本地工具连接在一起。

四层架构

OpenClaw 采用清晰的四层架构设计:

┌─────────────────────────────────────────────┐
│            技能(Skill)层                    │
│  AI 的「手和脚」— 浏览器、文件系统、          │
│  API 调用、自动化脚本、数据库查询             │
├─────────────────────────────────────────────┤
│          智能体(Agent)层                    │
│  AI 的「大脑」— 认知决策核心                  │
│  支持 Claude / GPT-4 / Gemini / DeepSeek 等  │
│  多模型接入,自动故障切换                     │
├─────────────────────────────────────────────┤
│            网关(Gateway)层                  │
│  AI 的「躯干」— 中枢神经系统                  │
│  会话管理、并发控制、权限界定、事件分发       │
├─────────────────────────────────────────────┤
│          消息渠道(Channel)层                │
│  AI 的「耳朵和嘴巴」                          │
│  WhatsApp / Telegram / 飞书 / 微信 / Discord  │
└─────────────────────────────────────────────┘

第 1 层:消息渠道层

底层为消息渠道层,你可以通过 WhatsApp、Telegram、钉钉、飞书以及企业微信等日常沟通软件,以对话的方式向 AI 下达指令。

第 2 层:网关层

中间层为网关层,是整个系统的中枢神经。网关是一个传递消息的中转站,必须保持运行,路才通。它负责处理会话管理、多任务并发控制、用户权限界定以及事件分发。

网关就像桥梁

网关是人和各种软件服务器之间的桥梁。没有网关,消息就到不了 AI,AI 的回复也传不回来。

第 3 层:智能体层

向上为智能体(Agent)层,这是 AI 的「大脑」,负责认知决策。OpenClaw 不绑定任何单一模型供应商,支持接入 Claude、GPT-4、Gemini、DeepSeek、Kimi 等多个主流大模型。

该层负责:

  • 接收来自网关层的用户意图
  • 拆解为多步骤子任务
  • 进行逻辑推理与策略规划
  • 首选模型故障时自动降级切换,保证 7×24 小时可用

第 4 层:技能层

最顶层为技能(Skill)层,这是 OpenClaw 区别于传统聊天机器人的核心突破。技能层赋予了 AI 虚拟的「手和脚」,让它能突破对话框的限制:

  • 操作浏览器进行信息检索
  • 访问本地文件系统处理文档
  • 调用第三方 API 传输数据
  • 执行自动化脚本和数据库查询

从「回答者」到「执行者」

传统 AI 就像诸葛亮写个锦囊交给你,你再自己去前线执行。OpenClaw 则是诸葛亮直接拔剑替你干活。

消息处理流程

  1. 接收消息:频道适配器接收来自聊天平台的消息
  2. 路由分配:路由引擎根据规则将消息分配给对应的 Agent
  3. 上下文构建:从会话记忆中加载历史对话和相关记忆
  4. 模型推理:调用 AI 模型生成回复,必要时调用工具技能
  5. 发送回复:将 AI 回复通过频道适配器发回聊天平台

多智能体路由

可以为不同频道或不同用户配置不同的 Agent,实现:

  • 不同频道使用不同的 AI 模型
  • 不同用户对应不同的系统提示词
  • 特定话题触发专用 Agent

Web 控制台

网关启动后,Web 控制台(默认 http://127.0.0.1:18789/)提供:

  • 实时查看所有频道的对话
  • 修改配置(无需重启)
  • 查看系统日志
  • 管理 Agent 和技能

基于 MIT 协议发布